Система підтримки прийняття рішень для ремонту комп'ютерної техніки

Abstract

Магістерська робота присвячена розробці інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень для автоматизованої діагностики несправностей комп'ютерної техніки на основі методів машинного навчання. У дослідженні використано ансамблевий метод Random Forest для класифікації технічних несправностей, проектування багаторівневої архітектури програмного забезпечення та технології об'єктно-орієнтованого програмування. Проведено тестування системи на навчальній вибірці обсягом 2000 записів з використанням стратифікованого розділення, що дозволило досягти точності класифікації 87- 92%. Основними інструментами розробки стали Python 3.12, PyQt6, scikit-learn, SQLite, matplotlib, ReportLab.